KI-Agenten: Definition, Nutzen und Abgrenzung zur klassischen Automatisierung

KI-Agenten sind in aller Munde. Doch was verbirgt sich genau dahinter, und warum gelten sie als nächster Schritt der Prozessautomatisierung? Viel Halbwissen und vermeintliches Expertentum machen es schwer, hier noch durchzublicken. 

Es wichtig zu verstehen, was KI-Agenten sind, was sie nicht sind, wo ihr produktiver Einsatz Vorteile bringt und wann klassische Automatisierungslösungen die bessere Wahl bleiben.

In diesem Blogartikel beleuchten wir im Rundumschlag all diese Aspekte. Außerdem erklären wir, was man unter intelligenter Prozessautomatisierung versteht und wie moderne Tools, Methoden und Standards wie Make.com, ChatGPT, Model Context Protocol (MCP) und n8n in der Praxis genutzt werden.

Bereit? los geht’s!

Deep-Dive-Podcast (mit KI erzeugt) 

Keine Lust auf den riesigen Artikel? Können wir verstehen! Deshalb gibt es hier eine kleine Podcast-Zusammenfassung erstellt. 

Ganz unten findest du auch die wichtigsten Punkte in Form von FAQs. 

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten (kurz für Künstliche Intelligenz-Agenten) sind autonome Softwareprogramme oder Systeme, die selbstständig Entscheidungen treffen und Handlungen ausführen, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Skripten oder (automatisierten) Workflows verfügen KI-Agenten über eine eingebaute „Intelligenz“, meist in Form von Machine Learning oder großen Sprachmodellen wie GPT-4, die es ihnen erlaubt, ihre Umgebung im Sinne eines Kontext wahrzunehmen, Daten zu analysieren und flexibel zu reagieren. Man könnte sie sich als digitale Mitarbeiter vorstellen, die Aufgaben erledigen, die ansonsten menschliche Intelligenz erfordern würden.

Eigenständige Entscheidungen? Das können Agenten!

Wichtig ist: Ein KI-Agent kombiniert in der Regel eine Prozessdefinition, ein klar formuliertes Ziel und den Zugriff auf verschiedene Tools oder Datenquellen. Durch diese Kombination kann der Agent eigenständig Entscheidungen treffen und mehrere Systeme oder APIs orchestrieren, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen. Ein einfaches Beispiel ist ein Sales-Agent, der automatisch neue Leads qualifiziert, individuelle Angebote erstellt und Follow-ups anstößt – Aufgaben also, die bisher manuell oder via starrer Automatisierung ablaufen mussten.

Ich greife vorweg: KI-Agenten eignen sich also für nicht-deterministische Aufgaben. Wenn es genau eine richtige Lösung zu einem Prozess gibt, ist ein Agent ungeeignet und macht im schlimmsten Fall sogar einen Fehler! 

Zielorientierung statt Prozessorientierung

Ein entscheidender Unterschied zu herkömmlicher Automatisierung: KI-Agenten arbeiten zielorientiert statt strikt prozessschritt-orientiert. Das bedeutet, anstatt jeden Schritt fest durch If-Then-Regeln vorzugeben, gibt man einem KI-Agenten ein Ziel vor, und der Agent plant die notwendigen Schritte dynamisch selbst. Moderne Automatisierungs-Plattformen wie Make.com greifen diese Idee auf: Statt rein lineare Workflows auszulösen, kann man dort nun einen Orchestrator-Agenten einsetzen, der eigenständig Aktionen plant und ausführt, um ein definiertes Ziel zu erreichen. Diese „goal-oriented“ KI-Agenten kombinieren die visuelle Einfachheit von No-Code-Plattformen mit KI-gestützter Entscheidungslogik und integrieren sich nahtlos in bestehende Workflows.

Praxisbeispiel: Make.com Agentensystem

Ein anschauliches Beispiel aus unserer Praxis ist ein „Junior-Marketeer-Agent“, der eingehende Slack-Nachrichten analysiert und automatisch Vorschläge für LinkedIn-Posts formuliert. In unserem YouTube-Kanal findest du ein Video, das den Einsatz zeigt:

Unterschied zu RPA und einfachen Automatisierungen

KI-Agenten unterscheiden sich deutlich von klassischer Robotic Process Automation (RPA) oder einfachen regelbasierten Prozessautomatisierungen. Auch wenn diese Automatisierungen KI einsetzen!

RPA-Software arbeitet deterministisch – einmal definierte Prozesse laufen stets nach den gleichen „Wenn-Dann“-Regeln ab. Das eignet sich hervorragend für strukturierte, repetitive Routineaufgaben, stößt aber an Grenzen, sobald unstrukturierte Daten, unvorhergesehene Situationen oder kontextabhängige Entscheidungen ins Spiel kommen.

Deterministische Logik versagt, wenn Eingaben variieren oder nicht exakt im Regelwerk vorgesehen sind. Genau hier setzen KI-Agenten an: Sie können mit Wahrscheinlichkeiten umgehen, Texte verstehen, Bilder analysieren und in unsicheren Situationen Entscheidungen treffen, anstatt nur stur vordefinierten Pfaden zu folgen.

Tabelle zum Vergleich Automatisierung vs. KI-Agenten

Zur Verdeutlichung ein Vergleich zwischen klassischen Automatisierungen (RPA) und KI-Agenten:

Was sind KI-Agenten nicht? Missverständnisse vermeiden

Trotz aller Begeisterung ist es wichtig klarzustellen, wo die Grenzen von KI-Agenten liegen und welche Missverständnisse vermieden werden sollten. Ein KI-Agent ist kein mysteriöses Allheilmittel, das man einmal einschaltet und das dann magisch jedes Problem löst. Insbesondere sind KI-Agenten nicht einfach “bessere Chatbots” oder “RPA mit KI”, sondern ein anderer Ansatz. Hier einige Abgrenzungen:

• Keine deterministischen Maschinen: KI-Agenten arbeiten probabilistisch. Das bedeutet, dass die gleiche Eingabe nicht immer exakt dieselbe Ausgabe erzeugen muss. Dieser Umstand kann zu leichten Variationen oder Überraschungen führen – daher eignen sich KI-Agenten nicht für Fälle, in denen absolut reproduzierbare Ergebnisse erforderlich sind.
• Kein Ersatz für klare Regeln, wenn Regeln ausreichen: Wenn ein Prozess sehr klar definierbar und stabil ist, bringt ein KI-Agent keinen Mehrwert, sondern erhöht nur die Komplexität.
• Nicht (immer) vollautonom ohne Überwachung: Auch wenn KI-Agenten autonom handeln sollen, heißt das nicht, dass man sie unbegrenzt walten lassen kann. In der Praxis etabliert man sinnvolle Kontrollen und Fallbacks – z. B. durch Confidence Scores und menschliches Review bei Unsicherheiten.
• Keine künstliche Allgemeinintelligenz: Der Begriff Agent klingt nach einem superintelligenten System – in Wahrheit sind heutige KI-Agenten meist stark auf definierte Aufgabenbereiche spezialisiert.

Beispiel: KI-Workflow vs. KI-Agent im Marketing

Ein klassisches Missverständnis ist die Gleichsetzung von KI-Agenten mit einfachen KI-Workflows. Das folgende Beispiel macht den Unterschied greifbar:

Wenn die Marketing-Abteilung LinkedIn-Beiträge automatisiert erstellen möchte, kann sie das mit einer festen Workflow-Pipeline umsetzen: Zunächst recherchiert ein Skript oder Modell Themen, dann wird die Sprache des LinkedIn-Accounts analysiert, anschließend formuliert ein Textgenerator einen passenden Post und speichert ihn z. B. in einer Tabelle. Das ist ein deterministisch festgelegter Prozess – Anfang und Ende stehen fest, und die KI entscheidet nicht selbst, ob oder wie sie das Projekt angeht.

Stellt man dieselbe Aufgabe jedoch einem KI-Agenten, sähe es so aus: Der Agent bekommt das Ziel, regelmäßig passende LinkedIn-Posts zu veröffentlichen. Wie er das Ziel erreicht, bestimmt er eigenständig. Er könnte z. B. einen Redaktionsplan erstellen, Interviews per E-Mail anfragen, Web-Recherche betreiben und daraus eigenständig Beiträge verfassen und veröffentlichen. Der Agent übernimmt quasi das gesamte Projektmanagement für den Content und definiert seine Arbeitsschritte selbst.

Dieses Beispiel verdeutlicht: Ein KI-Agent ist nicht bloß eine Abfolge vorgegebener Schritte, sondern eher ein autonomer Akteur innerhalb eines Aufgabenbereichs. Mit passenden Leitplanken ausgestattet, kann er Aufgaben übernehmen, die früher menschlicher Steuerung bedurften – und so als virtuelles Teammitglied agieren.

Wofür sind KI-Agenten gut geeignet?

KI-Agenten spielen ihre Stärken vor allem dort aus, wo flexible Entscheidungen, Mustererkennung oder das Verarbeiten von natürlicher Sprache gefragt sind. In solchen Kontexten können sie Produktivität und Geschwindigkeit enorm steigern, ohne dass jede Ausnahme im Vorfeld programmiert sein muss.

Hier sind einige praxisnahe Einsatzbereiche, in denen KI-Agenten heute bereits einen Mehrwert bieten oder in naher Zukunft erwartet werden:

Content- und Marketing-Automatisierung

KI-Agenten können Content planen, erstellen und ausliefern. Zum Beispiel könnte ein Marketing-Agent automatisch Themen für Blogposts oder Social-Media-Beiträge identifizieren, passende Inhalte generieren und diese nach einem Redaktionsplan veröffentlichen. Unser Team hat z. B. einen Agenten gebaut, der LinkedIn-Posts für einen “Junior-Marketeer” automatisch erstellt und in Slack zur Freigabe teilt.

E-Commerce und Web-Management

KI-Agenten können Shopinhalte automatisch pflegen – z. B. Produktbeschreibungen generieren, Bilder auswählen oder SEO-Texte anpassen. Dabei lernen sie mit, welche Varianten gut konvertieren, und optimieren ihre Ausgaben kontinuierlich.

Kundenservice und Support

Im Support können Agenten als erste Anlaufstelle dienen. Sie beantworten häufige Fragen, priorisieren Tickets, sammeln Rückfragen im Team und liefern Lösungen direkt an den Kunden. Das entlastet den First-Level-Support erheblich.

Informationsaufbereitung & Recherche

KI-Agenten eignen sich hervorragend zur automatisierten Recherche. Beispielsweise können sie täglich neue Fachartikel scannen, analysieren und eine kompakte Übersicht für ein internes Team liefern – oder in Redaktionen bei der Vorqualifizierung von Pressetexten helfen.

Diese Beispiele zeigen: KI-Agenten sind überall dort sinnvoll, wo komplexe Workflows mit vielen Variablen oder Entscheidungspunkten vorhanden sind und wo es darum geht, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen und passende Aktionen abzuleiten. Sie glänzen in der Automatisierung von wissensintensiven, aber wiederkehrenden Aufgaben: vom Marketing über HR bis zum Kundenservice.

Natürlich gilt auch: Je höher das Risiko oder die Anforderungen an Genauigkeit, desto mehr sollte ein KI-Agent anfangs noch unter Beobachtung stehen oder nur unterstützend agieren. In hochkritischen Bereichen (z. B. HR, Medizin, Finanzen) sind KI-Agenten vorerst eher als Assistenzsysteme gedacht, nicht als alleinige Entscheider. Hier ist die Kombination aus schneller KI-Auswertung und menschlicher Endkontrolle oft der beste Weg.

⚠️Achtung: STOLPERFALLE!

Viele Themen dürfen nicht automatisiert werden oder bedürfen mindestens mal den Human-in-the-Loop. Bitte stelle sicher, dass du immer gemäß AI-Act und geltenden Datenschutzbestimmungen handelst. 

Wann ist klassische Automatisierung die bessere Wahl?

Trotz aller KI-Euphorie gibt es viele Fälle, in denen herkömmliche Automatisierungsmethoden nach wie vor optimal sind. Als Entscheidungsgrundlage kann man sich folgende Fragen stellen:

• Ist der Prozess stabil und klar strukturiert?

  Wenn ein Prozess sich selten ändert und die Regeln eindeutig sind, reicht eine klassische Automatisierung völlig aus. Beispiel: Das stündliche Kopieren neu eintreffender Daten aus System A nach System B mit stets identischem Schema. Dafür benötigt man keinen KI-Agenten.

• Liegen die Eingaben in strukturierter Form vor?

  Arbeiten Sie hauptsächlich mit standardisierten, formatierten Daten (z. B. Tabellen, Formulare), dann kann ein regelbasierter Prozess diese zuverlässig verarbeiten. KI wird besonders dann benötigt, wenn unstrukturierte Daten (freie Texte, Bilder, gesprochene Sprache) ins Spiel kommen.

• Wie kritisch ist gleichbleibende Genauigkeit?

  In Bereichen, wo jede Abweichung oder Ungenauigkeit ein Problem darstellen würde – etwa in regulierten Prozessen mit Compliance-Vorgaben – empfiehlt sich Zurückhaltung beim Einsatz von KI. Ein deterministisches Skript kann hier die verlässlichere Wahl sein.

• Wie hoch ist der Aufwand?

  Der Aufbau eines KI-Agenten erfordert andere Kompetenzen (Prompt-Design, Modellverhalten verstehen, Testing). Wenn ein einfaches Makro das Problem lösen kann, sollte man es nicht unnötig verkomplizieren. Außerdem ist klassische Automatisierung oft günstiger und weniger rechenintensiv.

So einfach wie möglich, so intelligent wie nötig

In Summe lautet die Faustregel: So einfach wie möglich, so intelligent wie nötig.

Ein guter Ansatz für Entscheider ist, pro Anwendungsfall den Mehrwert von KI abzuwägen. Kann der Prozess durch KI deutlich robuster, schneller oder vielseitiger gemacht werden (z. B. durch Nutzung unstrukturierter Daten oder automatische Fehlerbehandlung)? Dann lohnt der Schritt zu KI-Agenten. Andernfalls ist ein deterministischer Ablauf oft wartungsärmer und klarer nachvollziehbar.

In der Praxis entstehen häufig auch Hybridlösungen: Regelbasierte Automation im Kern, ergänzt um KI-Module an den Stellen, die Kontext oder Sprache erfordern. Ein klassisches Beispiel: KI liest Freitext-E-Mails aus, extrahiert relevante Infos, und ein regelbasierter Prozess verarbeitet diese strukturierten Ergebnisse weiter. Das ist zwar kein Agent aber definitiv eine Automatisierung im Bereich der „intelligenten“ Prozessautomatisierung. 

Intelligente Prozessautomatisierung (IPA): wenn KI und Automation verschmelzen

Der Begriff Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) beschreibt die Verschmelzung von klassischer Automatisierung mit KI-Technologien. Statt Automatisierung nur als starres Abarbeiten definierter Schritte zu begreifen, geht IPA einen Schritt weiter: KI, maschinelles Lernen, Automatisierungsplattformen und Agenten werden kombiniert, um ganze Prozesse Ende-zu-Ende intelligenter zu machen.

Mit IPA können Unternehmen Abläufe automatisieren, die bisher zu komplex oder zu variabel für klassische RPA waren. Während RPA (Robotic Process Automation) wie erwähnt auf festen Regeln beruht, erweitert IPA dies um nicht-deterministische Komponenten.

Ein IPA-Workflow kann beispielsweise so aussehen: Daten werden erfasst, von einem KI-Modell interpretiert, das Modell trifft basierend auf Erfahrung eine Entscheidung, und anschließend stoßen wieder klassische Automatisierungs-Bausteine konkrete Aktionen an. Kurz gesagt: IPA = RPA + KI (+Agenten).

In unserem Blogbeitrag „Von RPA zu intelligenter Prozessautomatisierung (IPA)” haben wir genau diesen Wandel ausführlich beleuchtet.

Typische Komponenten der IPA

• KI-Modelle, die aus Daten lernen (z. B. Prognosen, Klassifikationen)
• NLP-Module wie GPT-4, um unstrukturierte Informationen zu analysieren
• Agenten, die eigenständig Entscheidungen treffen und Prozesse steuern
• Integrationsplattformen wie Make.com, Zapier oder n8n, die alles verbinden

Ein konkretes Beispiel aus der Praxis ist die intelligente Angebotsgenerierung: Ein Meeting wird aufgenommen, transkribiert und analysiert. Anschließend erstellt ein GPT-Modell auf Basis der Analyse ein individuelles Angebot, das automatisch als PDF generiert und an den Kunden versendet wird. Dabei orchestriert ein Agent den gesamten Ablauf.

Solche Beispiele zeigen, dass es bei IPA nicht darum geht, Prozesse unkontrolliert der KI zu überlassen. Vielmehr entstehen hybride Systeme, in denen Künstliche Intelligenz und deterministische Automation Hand in Hand arbeiten, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Die strategische Bedeutung von IPA liegt auf der Hand: Weg von einzelnen RPA-Silos, hin zu ganzheitlichen, flexiblen und lernenden Workflows. Der Denkansatz verändert sich dabei grundlegend:

„Wir sprechen hier nicht mehr über reine Automatisierung. Wir sprechen über intelligente Workflows.“

Statt zu fragen: „Wie automatisiere ich Prozess X?“ lautet die neue Frage:

„Wie kann ein intelligentes System mein Ziel eigenständig erreichen – mit Kontext, Dynamik und Anpassungsfähigkeit?“

Diese Denkweise ist der Kern intelligenter Prozessautomatisierung – und die technologische Basis dafür ist mit heutigen Tools bereits verfügbar.

KI-Agenten mit Make.com, ChatGPT, MCP und n8n

In der Praxis setzen sich KI-Agenten vor allem deshalb durch, weil Werkzeuge verfügbar werden, die ihre Erstellung drastisch vereinfachen. Früher musste man komplexe APIs verbinden und selbst eine Logik für Kontext, Entscheidung und Tool-Steuerung programmieren. Heute geht das weitgehend visuell und modular.

Make.com: Visuelle Agenten-Orchestrierung

Seit April 2025 bietet Make.com ein eigenes „AI Agent“-Modul, das sich nahtlos in bestehende Szenarien einbauen lässt. Statt wie früher jeden Pfad manuell mit Modulen zu definieren, gibst du dem Agenten ein Ziel vor – und er plant und steuert die Module selbstständig, um dieses Ziel zu erreichen.

Ein Beispiel aus unserem YouTube-Kanal: Wir haben einen „Junior-Marketeer in Slack“ gebaut. Dieser Agent reagiert auf neue Slack-Nachrichten im Firmenchannel, analysiert den Inhalt mit GPT-4 und formuliert daraus automatisch passende LinkedIn-Posts. Die Posts werden als Entwurf gepostet oder zur Freigabe gesendet.

Der Clou: Der gesamte Ablauf – von der Slack-Nachricht bis zum Social-Media-Entwurf – ist nicht hart verdrahtet. Der Agent entscheidet eigenständig, ob eine Nachricht relevant ist, was daraus entstehen soll, und wie die Tonalität angepasst wird.

KI-Agenten können heute mit erstaunlich wenig Aufwand als modulare Bestandteile produktiver Workflows eingesetzt werden. Und das mit vollständiger Transparenz und Nachvollziehbarkeit – du kannst jederzeit prüfen, wie der Agent entschieden hat.

n8n: Flexibler, self-hosted und mit Memory

Das Open-Source-Tool n8n hat den Agenten-Trend ebenfalls früh aufgegriffen. Dort lassen sich „Agents“ frei konfigurieren – mit eigener Memory-Funktion, flexibler Tool-Anbindung und voller Datenhoheit (z. B. On-Premise-Betrieb möglich).

n8n ist besonders interessant für Power-User, die ihre Agenten granular anpassen wollen. So kannst du z. B. GPT-Modelle gezielt an einzelne Aufgaben koppeln, eigene Tools wie Datenbanken, APIs oder Vektorspeicher anbinden und Workflows in Echtzeit aus dem Agent heraus generieren lassen.

➡️ Mehr zum Vergleich n8n vs. make.com? In diesem Artikel!

ChatGPT + Assistants API

Ein zentraler Bestandteil vieler Agenten ist ein Sprachmodell wie GPT-4. Mit der neuen Assistants API von OpenAI lassen sich spezialisierte GPT-Agenten bauen, die dauerhaft Konfigurationen, Tools und Wissensdatenbanken nutzen können.

Diese Assistants lassen sich auch in Make.com und n8n einbinden. Vorteil: Du musst nicht bei jedem Durchlauf den kompletten Prompt übergeben. Stattdessen speicherst du deinen Agenten als „Assistant“ in OpenAI und rufst ihn per API ab – inklusive Toolzugriff und Memory.

MCP (Model Context Protocol)

Ein besonders spannender Zukunftstrend ist das Model Context Protocol (MCP). Dabei handelt es sich um einen Standard, mit dem große Sprachmodelle wie ChatGPT direkt Zugriff auf externe Tools erhalten – ohne dass der Entwickler die Verbindung manuell über eine Middleware herstellen muss.

Projekte wie AgenticFlow oder LangGraph setzen bereits auf MCP. Damit lassen sich Agenten bauen, die automatisch API-Dokumentationen auslesen, Tools verstehen und nutzen – ähnlich wie ein Mensch ein neues Software-Tool erlernt.

Für Plattformen wie n8n und Make.com bedeutet MCP langfristig: Weniger Integrationsaufwand – mehr Autonomie auf Agentenseite. Statt Tools zu verdrahten, wird nur ein Ziel definiert, und der Agent interagiert dynamisch mit allen nötigen Diensten.

Wir haben auch hier einen Blogartikel zu geschrieben.

Pickert Use Cases

In unserer täglichen Arbeit bei Pickert setzen wir KI-Agenten bereits ein:

• Vertriebsagent: Erkennt neue Stellenausschreibungen, erstellt automatisch ein individuelles Unternehmensprofil (inkl. PDF-Flyer), formuliert eine Kaltakquise-Mail und versendet diese – inklusive Follow-up-Logik.
• Content-Agent: Generiert automatisiert Podcast-Transkripte, Blogartikel, Newsletter-Abschnitte und Social-Media-Posts – angepasst an Zielgruppe und Plattform.
• Assistenzagent: Arbeitet als interner Slack-Bot, beantwortet Fragen zu Prozessen, Produkten und Projektständen. Mit GPT-4, n8n, Vektordatenbank und Live-Dokumentenzugriff.
• Onboarding-Agent: Unterstützt neue Mitarbeitende bei der Einarbeitung. Vollautomatisch. 
• KI-News-Daily: Vollständiges (aber größtenteils deterministisches) Automatisierungsnetzwerk, das täglich Content zu KI News produziert. Hier geht’s zum Projekt!

Unsere Erfahrung zeigt: Die Grenzen zwischen Agent, Workflow und Assistent verschwimmen zunehmend. Wichtig ist daher ein gutes Design und eine gewissen Nachvollziehbarkeit. Wir wollen ja keine unkontrollierbare Blackbox erzeugen. Mit klarer Zieldefinition, sauberem Logging, übersichtlicher Orchestrierung und einem abgestuften Vertrauen (Confidence-Levels, manuelle Review bei Bedarf). 

KI-Agenten als Notwendigkeit

KI-Agenten markieren einen Wendepunkt in der Prozessautomatisierung. Sie erweitern die Möglichkeiten klassischer Workflows um Intelligenz, Kontextverständnis und Autonomie – und ermöglichen so eine neue Qualität an digitaler Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine.

Für technische Entscheider bedeutet das: Wer frühzeitig Erfahrungen sammelt, wird Prozesse nicht nur schneller und effizienter machen, sondern auch resilienter, anpassungsfähiger und kundenorientierter gestalten können.

Wichtig bleibt die differenzierte Betrachtung:

• Stabile, strukturierte Prozesse? → Klassische Automatisierung (z. B. RPA)
• Variabilität, Kontext, Sprache? → KI-Agenten mit Entscheidungsfreiheit
• Beides kombiniert? → Intelligente Prozessautomatisierung (IPA)

Mit Tools wie Make.com, n8n, ChatGPT Assistants oder dem Model Context Protocol (MCP) lassen sich bereits heute leistungsfähige Agentensysteme bauen – ohne Deep-Tech-Voraussetzung, aber mit hoher Wirkung.

👉 Weitere Einblicke, Anleitungen und Praxisbeispiele findest du auf unserem Blog oder in unserem YouTube-Kanal.

Und wenn du selbst mit KI-Agenten durchstarten willst: Wir unterstützen dich gerne – von der ersten Use-Case-Analyse bis zur Umsetzung.

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Die Zukunft der Automatisierung ist intelligent – und sie hat bereits begonnen.

In der Kürze liegt die Würze: FAQ zu KI-Agenten